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Des problèmes d'optimisation avec des applications à la biologie ?

Des problèmes d'optimisation avec des applications à la biologie ?



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J'aurai bientôt environ 8 semaines pour faire un projet de recherche de mon choix alors que je termine mon baccalauréat en informatique. Mon expérience est principalement dans les algorithmes d'optimisation (principalement optimisation combinatoire/discrète).

J'ai un intérêt à appliquer l'informatique à la biologie (principalement la biologie humaine). je aimerait demander si quelqu'un connaît des problèmes d'optimisation avec des applications à la biologie qui profiteraient à la recherche actuelle.

Bien que j'aie beaucoup lu sur la biologie pendant mon temps libre, je ne connais pas trop l'état actuel de la recherche et il m'est donc un peu difficile de trouver un bon sujet.

Quelques exemples pour susciter la discussion sont les problèmes de chaîne en génétique (problèmes d'alignement) et la détection de communauté dans les graphiques (pour trouver des protéines dans le même groupe fonctionnel).

Merci!


Arbres phylogénétiques à maximum de vraisemblance. Les arbres sont facilement notés mais l'espace arborescent est si grand qu'il est extrêmement difficile de trouver des arbres phylogénétiques optimaux. Il y a quelques recherches mais il n'y a pas eu beaucoup de percées réelles, donc c'est probablement un domaine assez riche.


Voici quelques exemples:

  • Alignement de séquences (ADN, protéine). Avec le développement de méthodes de séquençage de nouvelle génération, il s'agit d'un domaine important et actif.
  • Calcul de la distance du génome par réarrangements du génome
  • Le problème de phasage pour les données de polymorphisme d'un seul nucléotide (détermination des haplotypes)
  • Problèmes de blocage de facteur dans la conception d'expériences statistiques
  • Analyse de réseau (graphique). De nombreux ensembles de données biologiques peuvent être exprimés sous forme de réseaux, par exemple des interactions de protéines par paires, qui donnent lieu à une variété de problèmes discrets, comme la recherche de sous-graphes connectés maximum, des problèmes de flux de graphes, etc.
  • Biclustering de matrices de données, notamment de données d'expression génique
  • L'inférence sur les arbres phylogénétiques a déjà été mentionnée.

Je suis sûr qu'il y en a beaucoup d'autres, c'est juste du haut de ma tête. Bonne recherche sur Google ! :)


Voir la vidéo: Probléme Combinatoire:Différence entre Problème dOptimisation et Problème Optimisation Combinatoire (Septembre 2022).